vLLM-Ascend 安装部署与环境配置指南
vLLM-Ascend 是 vLLM 项目专为华为昇腾 NPU 设计的硬件插件，支持主流大模型与多模态架构，提供高性能推理能力。项目结构清晰，涵盖核心算子、工具脚本与容器化部署方案，兼容单/多节点环境，助力高效构建昇腾上的 AI 推理服务。
CANN全面开源开放：把创新的主动权交给开发者
CANN全面开源，打破AI生态“黑盒”与绑定困局。从算子库到编程语言全栈开放，赋能开发者透明调试、灵活定制，推动从“能用”到“敢用”再到“好用”的跨越。通过社区共建、分层解耦、千行万业协同创新，重塑计算产业规则，助力AI落地可信、可持续发展。（239字）
分享一款端侧AI部署工具Nexa SDK
2025年AI硬件爆发，但云端大模型面临成本高、隐私差、延迟大等问题。开源小模型崛起，推动边缘AI发展。Nexa SDK应运而生，提供跨平台统一推理框架，支持NPU/GPU/CPU深度适配，实现低代码、高性能、多模态模型Day-0支持，兼容OpenAI API，助力手机、PC、汽车、IoT等端侧AI快速落地，重塑智能体验。
大模型推理优化实战：从延迟到吞吐的工程权衡
在人工智能从“能用”迈向“好用”的关键阶段，大语言模型（LLM）的部署效率已成为产品落地的核心瓶颈。开发者常面临一个现实困境：模型在实验室跑得飞快，上线后却响应迟缓、成本飙升。本文将深入探讨大模型推理中的关键技术挑战与优化策略，帮助工程师在延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）和成本之间找到最佳平衡点。
JAX 训练加速指南：8 个让 TPU 满跑的工程实战习惯
本文总结8条JAX在TPU上高效训练的工程实践：固定Shape、使用bfloat16+FP32主权重、显式pjit切分、jit/vmap/scan融合、优化数据管道、PRNG与Step/Device绑定、Remat与梯度累积、善用Profiler。遵循这些原则可避免重编译与内存瓶颈，最大化TPU算力利用率，实现高效稳定训练。
